Me debo explicar, tengo el siguiente script:
library(ggplot2)
da <- read.csv('T20.csv')
un <- da[da[,2] == 1,]
do <- da[da[,2] == 2,]
tr <- da[da[,2] == 3,]
cu <- da[da[,2] == 4,]
ci <- da[da[,2] == 5,]
se <- da[da[,2] == 6,]
si <- da[da[,2] == 7,]
if (length[un$d] >= 8) {sua1 <- loess(d ~ n, data = un, span = 0.65, degree
= 2)
idx1 <- predict(sua1)
print(tail(idx1))}
if (length[do$d] >= 8) {sua2 <- loess(d ~ n, data = do, span = 0.65, degree
= 2)
idx2 <- predict(sua2)
print(tail(idx2))}
if (length[tr$d] >= 8) {sua3 <- loess(d ~ n, data = tr, span = 0.65, degree
= 2)
idx3 <- predict(sua3)
print(tail(idx3))}
if (length[cu$d] >= 8) {sua4 <- loess(d ~ n, data = cu, span = 0.65, degree
= 2)
idx4 <- predict(sua4)
print(tail(idx4))}
if (length[ci$d] >= 8) {sua5 <- loess(d ~ n, data = ci, span = 0.65, degree
= 2)
idx5 <- predict(sua5)
print(tail(idx5))}
if (length[se$d] >= 8) {sua6 <- loess(d ~ n, data = se, span = 0.65, degree
= 2)
idx6 <- predict(sua6)
print(tail(idx6))}
if (length[si$d] >= 8) {sua7 <- loess(d ~ n, data = si, span = 0.65, degree
= 2)
idx7 <- predict(sua7)
print(tail(idx7))}
Adjunto archivo T20.csv
El objeto de incluir if (length['x'$d] >= 8) es eliminar aquellos grupos
cuyo numero sea de poca, ninguna ayuda o quizá hasta se genere un error.
No puedo usar la instrucción antes citada porque se genera un warning
diciendo que sólo se usará el primer elemento.
RStudio me da la cantidad de observaciones de cada grupo (frecuencia), pero
si elimino manualmente el/los grupos, es lento, y por ello intento
almacenar la cantidad de elementos en alguna variable con la cual se evite
usar esos datos.
Agradezco a Javier Marcuzzi su rápida respuesta y espero que en esta
ocasión haya sido explicito.
Nuevamente doy las gracias anticipadas por la ayuda que me presten.
*MANOLO MÁRQUEZ P.*
n,t,d
6,7,6
9,4,3
12,2,3
18,3,6
21,3,3
23,4,2
24,3,1
26,7,2
31,4,2
32,2,1
38,5,6
40,3,2
48,2,8
53,2,5
60,7,7
68,3,8
69,3,1
75,5,6
82,3,7
84,2,2
86,2,2
97,4,11
105,3,8
114,3,9
117,4,3
119,3,2
127,5,8
137,4,10
160,2,23
161,3,1
164,3,3
172,5,8
182,4,10
200,2,18
201,5,1
207,2,6
209,4,2
210,5,1
215,4,5
217,3,2
223,5,6
224,7,1
225,4,1
231,4,6
236,3,5
238,5,2
242,4,4
243,3,1
252,3,9
259,4,7
262,3,3
264,4,2
291,3,27
296,7,5
298,7,2
300,7,2
305,4,5
314,3,9
325,3,11
328,1,3
334,4,6
337,7,3
341,4,4
352,1,11
353,2,1
358,5,5
361,2,3
369,3,8
374,4,5
382,4,8
385,2,3
391,5,6
399,5,8
411,3,12
414,5,3
423,3,9
426,3,3
434,5,8
435,3,1
437,4,2
446,7,9
457,4,3
466,5,9
470,4,2
475,3,5
485,3,10
490,3,5
500,3,10
514,3,14
516,3,2
521,3,5
525,2,4
528,2,3
529,7,1
530,4,1
534,3,4
535,3,1
539,2,4
544,4,5
545,2,1
555,3,10
556,7,1
564,4,8
565,5,1
568,2,3
571,4,3
573,4,2
580,4,7
589,3,9
591,3,2
602,7,11
604,2,2
612,4,8
618,4,2
625,5,7
626,4,1
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